下面的数字描述了 Stake 0.4 Lotemax 的分析基础设施 - 收集和评估数据的规模和频率。
同时监测500多个市场对，持续更新。
无论用户的日程安排如何，模型都会不间断地运行。
市场数据被摄取并反映在系统中，没有明显的延迟。
任何分析决策都不依赖于实时人工干预。
该系统将历史序列训练的预测模型与持续的市场解读相结合，返回根据用户定义的风险状况调整的建议。
算法根据历史价格和成交量模式进行训练，并根据收到的新市场数据进行调整。
根据定义的风险重新计算资本分配，避免过度集中于单一资产对。
在建议采取任何行动之前，会识别并传达超出配置限制的波动情况。
平台呈现分析和推荐；转移资金的最终决定权始终由用户决定。
该流程的设计目的是不与专门为客户提供的时间竞争：分析在后台进行，并且仅在有相关决策需要时才到达用户。
用户将其钱包或参考账户连接到平台；从那时起，500 多个受监控的货币对将与您的资本概况进行交叉引用。
预测模型不断评估市场状况，将其与历史记录和定义的风险限额进行比较。
当有相关建议时，会提供基本逻辑，以便在几分钟内做出明智的决定。
下表将典型的手动分析与 Stake 0.4 Lotemax 在同一市场时期执行的处理进行了对比。
| 标准 | 传统分析 | 股份 0.4 Lotemax |
|---|---|---|
| 循环评估对 | 1 到 5，通常用手 | 500+同时 |
| 重新评估频率 | 每日或每周 | 连续的，每个新数据 |
| 用户投入的时间 | 每周小时数 | 审查建议的分钟数 |
| 决定的依据 | 观察和个人经历 | 预测模型+市场历史 |
所提出的建议是每对资产的历史行为和用户配置的风险状况相结合的结果；如果没有此上下文，则不会生成任何建议。
关于如何处理用户数据以及人工智能可以预测的限制的直接答案。
访问平台并开始接收基于系统持续监控的 500 多个相同资产对的分析。